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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于条件扩散模型的翼身融合布局高低速气动反设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120180980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510620116.3，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权基于条件扩散模型的翼身融合布局高低速气动反设计方法是由陈树生;林家豪;李金平;贾苜梁;高红岗;李栋;安博;张永杰;张彬乾设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于条件扩散模型的翼身融合布局高低速气动反设计方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于条件扩散模型的翼身融合布局高低速气动反设计方法，通过采用翼身融合布局三维翼型剖面设计方法，选取了翼身融合布局的五个剖面进行优化反设计，并在条件去噪扩散概率模型中嵌入气动力和力矩系数等物理条件参数，从而能够使预测结果更准确的反映物理机理。通过本发明所设计得到的三维构型能够有效地提高气动性能，且反设计的翼型满足预定的气动性能要求。与现有技术相比，本发明在达到相同优化性能的前提下，极大地降低了训练时间，从原来的数周降低到7.5小时，提高了设计效率。

本发明授权基于条件扩散模型的翼身融合布局高低速气动反设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于条件扩散模型的翼身融合布局高低速气动反设计方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1：选择基准翼身融合布局外形，针对所述基准翼身融合布局外形选择多个剖面基准翼型；对各剖面基准翼型进行参数化，确定设计变量，并在设计变量的设计空间中进行抽样获得样本剖面翼型数据集； 步骤S2：根据翼身融合布局在高低速巡航中的飞行特性，确定设计状态和设计目标；根据设计状态和设计目标，对步骤S1中获得的样本剖面翼型数据集进行CFD计算，由样本剖面翼型数据集结合CFD计算得到的气动力系数和气动力矩系数组成完整训练样本集； 步骤S3：构建针对翼身融合布局各剖面翼型进行气动反设计的条件去噪扩散概率模型；利用步骤S2得到的训练样本集对所述条件去噪扩散概率模型进行训练，获得翼身融合布局气动反设计模型； 所述条件去噪扩散概率模型为包括自注意力机制、残差模块以及Unet网络的网络架构模型，其中在Unet网络中的每一层网络中均嵌入条件参数，所述条件参数为气动力系数和气动力矩系数，嵌入的方式为：将气动力系数和气动力矩系数通过卷积转换为对应的张量，并拼接到Unet网络的输入数据以及Unet网络中每一层网络的输出数据中，再根据下一层网络的输入维度，通过修改通道数以及每个通道的数据量来重构每一层网络的输出数据； 步骤S4：基于各剖面基准翼型，根据步骤S2中确定的设计状态和设计目标，采用步骤S3获得的翼身融合布局气动反设计模型在设计变量的设计空间中对翼身融合布局各剖面的翼型进行反设计，获得达到设计目标需求的翼身融合布局外形。

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